基于C藤Copula模型的混业经营下 聚合风险的度量

本文首次提出了对混业经营下聚合风险度量问题的实证研究,以VaR作为风险度量的工具,根据混业经营下金融机构所拥有的资产组合的特点,首先利用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型提取了各单个资产的标准残差,再选取C藤Copula对各单个资产之间的相依结构进行了拟合,最后根据拟合的参数借助于蒙特卡罗模拟法进行了逆向模拟,得到了C藤Copula模型下VaR的回溯测试结果.同时,采用类似的方法,分别对R藤和D藤Copula模型下的VaR进行了回溯测试,并将3种模型下的回测结果进行了对比,得出了C藤Copula模型下得到的结果误差最小的结论.此外,文中还给出了用C藤Copula对多维数据之间的相依结构进行拟合的算法步骤以及利用蒙特卡罗模拟法求解多维资产组合VaR的步骤和方法.     

基于Eviews 与GS Copula 的金融市场相依性研究

为解决金融市场间波动的相依性问题, 对不同金融市场间高频数据极小值的相依性进行研究。在分析GS Copula 函数的模型方法和模型特点基础上, 研究了估计GS Copula 函数中参数的方法及正尾部相依性和负尾部相依性的模型, 并基于Eviews 软件和GS Copula 函数等理论对上证000001 指数和股指期货IF1112 指数5 min极小值的收益率序列数据的相依性进行了分析, 得出其收益率序列数据有很强的上尾部相依性。为在金融决策中降低风险提供了理论依据。     

基于藤Copula-GARCH模型的金融资产间相依性研究

目的在金融市场多元化的背景下,研究各市场间的相关性对风险控制及投资组合问题有着巨大的帮助,构建GARCH Pair-Copula模型研究标普500指数、道琼斯工业指数、恒生指数、日经225指数、沪深300指数之间的相依关系。方法选取5个股指的日收益率序列,利用AR(1)-GARCH(1,1)-偏斜t模型和AR(1)-GJR(1,1)-偏斜t模型拟合其分布,用IFM方法估计参数,利用AIC和BIC准则选取最优的模型。结果在C藤和D藤结构下,选取Clayton Pair-Copula,t Pair-Copula,SJC Pair-Copula刻画市场间的相依关系。结论基于C藤的t Pair-Copula能较好地刻画市场间尾部对称的相依结构。     

关于下尾相依Copula的若干性质

下尾相依Copula(LTDC)刻划了随机变量之间的尾部相依结构.对于Archimedean Copula的LTDC,讨论了其相依性随尾部水平变化的动态特性,建立了和谐序在LTDC变换下封闭的充分条件,同时计算了LTDC的下尾相依系数.     

基于Clayton Copula函数的金融高频数据极小值相依性

基于Clayton Copula函数对股指期货IF1112指数和上证000001指数5min极小值收益率序列的相依性进行了研究,深入探讨了其下尾部微观结构的相依性.     

三峡库区滑坡土体抗剪强度参数相关性构建的最优Copula函数

Copula函数是一种将联合分布函数与各自边缘分布函数连接在一起的函数,已经成功应用在多个领域.本文为了研究表征抗剪强度参数间相关性的二维Copula函数分布模型最优化识别,在收集的滑坡土体参数基础上,采用K-S检验法确定了抗剪强度参数的最优边缘分布模型,并利用最小平方欧式距离识别出表征抗剪强度参数间相关结构最优的Copula函数.结果表明:Copula函数是构造土体抗剪强度参数c、φ之间联合分布函数的一种有效方法;基于核密度参数估计值的Gaussian Copula函数具有更好地描述参数间相关性的能力,构造方法具有计算简单、适用范围广以及能更好地模拟原始参数间相关性等优点,建议优先采用.该方法应基于监测数据计算后进行Copula函数选择,为工程计算参数选取提供一种新的途径.     

基于Copula方法的P2P区域风险传染研究

研究P2P网络借贷的风险传染现象,利用Copula方法建模以刻画P2P网络借贷市场间的相依结构,并基于模型对北京、上海、广东等五个区域市场进行实证分析,通过模型的相依性测度对区域风险传染的现象做出进一步分析.实证发现,P2P网贷行业指数具有"尖峰厚尾"的分布特点,二元t-Copula函数对于P2P两两区域市场间的相依结构刻画效果较好,我国P2P网络借贷风险传染具有地域间的差异性,不同区域市场之间存在弱相关性,而不存在显著尾部相关.因此认为,由于当前的行业发展存在地域割裂性,不同区域市场间的风险传染暂不明显.     

基于Copula函数的切削力与表面粗糙度的相关性

为了实现自动化切削加工中表面粗糙度的预测,需要定量描述常用监测参数切削力和表面粗糙度之间的非线性关系,提出了基于Copula函数的相关性研究方法.以车削7075高强度铝合金为试验对象,采用控制变量法得到切削力和表面粗糙度值,然后建立它们各自的边缘分布函数,并利用优化的Copula函数构建多变量联合分布函数,最后基于Copula函数理论以及联合函数模型分析了切削力和表面粗糙度整体和尾部相关关系.结果表明:切削力和表面粗糙度整体上有着明显的正相关关系,且相关结构中心对称,同时尾部相关系数趋向于0,即尾部相关程度较小.     

基于Copula方法的条件VaR估计

给出了股价日内波幅的定义，并应用Copula方法得到了股票价格日内波幅和收益率的相依结构，以及两者之间的尾部相依系数．利用Copula相依结构可以估计出联合分布以及日内波幅条件下的条件分布，进而得到条件VaR的估计．最后对上证指数和浦发银行股票进行了实证分析和比较，获得了有意义的结果．     

基于藤Copula-SV模型的金融资产间相关性研究

在金融市场多元化的背景下,研究各市场间的相关性对风险控制及投资组合问题有着巨大的帮助。研究了标普500指数、道琼斯工业指数、恒生指数、日经225指数、沪深300指数之间的相关性结构。选取这5个股指的日收益率序列,用SV-N(1)模型与SV-t(1)模型拟合其分布,再采用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法估计参数。在C藤和D藤结构下,选取Clayton pair-copula、t pair-copula、SJC pair-copula模型刻画市场间的相关关系。结果表明,SV-N(1)模型下基于D藤的t pair-copula能较好地刻画所研究市场间尾部对称的相关性。     

基于C藤copula的收益率自相依结构估计以及条件VaR计算

风险价值VaR是一种非常重要的风险度量方法,基于C藤copula(canonical vine copula)给出了条件VaR的一种新的估计方法.首先基于C藤copula对连续几个交易日收益率之间的自相依结构进行了估计,进而给出了在前n个交易日收益率条件下,下一交易日收益率密度函数的估计方法,并对下一交易日的VaR值进行估计.C藤copula的引入使我们能更准确地描述收益率序列中的相依结构,从而能够更加准确地预测市场风险.最后分别对沪深300指数、上证180指数和上海黄金交易所贵金属价格进行了CVaR估计以及预测效果检验实证分析,实证结果表明所提出的模型在VaR值预测方面的表现要远远优于历史模拟法以及方差-协方差法等.     

相依项目反应数据的Copula建模法

与经典教育测量方法相比,基于项目反应理论(IRT)的教育统计与心理测量技术呈现出愈来愈多的优势.将Copula方法引入到IRT中来分析相依反应数据,对题目的边际反应概率和题目反应间的相依结构分别建模,更好地解决了项目局部相依性问题.     

香港与内地股市的相关性及风险溢出效应研究———基于藤Copula-GARCH模型

目的 构建Copula-GARCH-CoVaR模型,研究深港通实施前后深市、沪市与香港股市间的相关性及风险溢出效应.方法 选取深圳成分指数、上海综合指数和香港恒生指数收益率序列,利用GARCH(1,1)-t模型刻画三地股票市场收益率的边缘分布,选取Pair-Copula并分别基于C藤和D藤对三市场相关性进行分析,通过计算市场间 ΔCoVaR值来分析深港通实施前后深市、沪市与香港股市之间风险溢出变化.结果与结论 相比于D藤,C藤下的Pair-Copula能更好地拟合深市、沪市与香港股市之间的相关结构.     

中美股票市场相依性研究——基于Copula的非参数估计和检验

以金融危机发生前后上海综合指数和s&p指数为样本分析中美股市的相依结构,通过样本秩相关系数估计Copula函数中的参数,并利用卡方统计量对估计出来的Copula函数进行非参数拟合优度检验。结果表明,上海综合指数与s&p指数存在较弱的对称相依结构,协同运动并不明显,股票市场受美国次贷危机的影响较小;尾部相依性显示二者之间渐近对称性独立,但并不存在明显的传递依赖关系,投资者可以选择资产组合分散化风险投资。     

基于BEMD和Copula的沪港股市相关性研究

为深入探讨沪港两股市间相关结构的微观特征,本文在Copula理论的基础上引入二元经验模态分解(BEMD)算法,分别刻画了上证综指和恒生指数日收益率序列之间的整体相关性和微观相关性。研究结果表明,在港股市间整体相关性方面以及经BEMD分解后不同尺度上微观相关性刻画方面,时变SJC Copula函数都能较好地描述两收益率序列之间的相关结构,即沪港股市间存在时变的非对称尾部相关关系。此结果也进一步证实新方法在刻画相关性方面的有效性。     

Burr Ⅻ部件相依屏蔽数据系统的可靠性分析

考虑相依串联屏蔽数据系统的可靠性分析问题. 首先, 在部件寿命服从Burr Ⅻ 分布的情形下, 通过引入Copula函数建立部件寿命变量之间的相依结构, 以及相依串联屏蔽数据系统的可靠性模型, 并推导出串联系统的一些概率结果; 其次, 基于逐步Ⅱ型截尾的系统失效数据, 得到模型参数的极大似然估计, 并基于渐近正态性理论和bootstrap抽样算法, 构造模型参数的渐近置信区间及偏差校正的百分位bootstrap置信区间; 最后, 进行仿真模拟和真实数据分析, 结果表明, 该模型方法对相依屏蔽数据系统的可靠性分析可行且有效.     

基于Copula函数的贷款组合期限结构优化模型及其应用

将Copula函数应用于银行贷款组合期限结构优化模型上,进行实证分析.指出基于Copula函数的贷款组合期限结构模型解决了贷款组合的流动性风险控制问题.更好地反映了贷款组合的真实风险,兼顾了资产组合的收益与市场风险的暴露.     

半参数阿基米德Copula的理论应用

半参数阿基米德Copula族的生成元可由现有阿基米德Copula生成元得到,由于有独特的构造方式,该Cop-ula族具有灵活的相关结构,能"自适应"地描述数据中包含的相关结构.外汇市场的实证分析证实了该Copula族在描述相关结构时的灵活性,对选择何种Copula描述金融资产间的相关结构有一定的参考意义.     

基于进入过程的二维相依风险模型的有限时间破产概率

讨论基于进入过程的二维风险模型.假设保险公司有两种业务,相同业务的索赔额之间满足上尾渐近独立,不同业务的两计数过程满足一定的相依结构,在索赔分布属于D∩L族的条件下得到了二维相依风险模型有限时间破产的概率渐近表达式.     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.